Distributed Cognition and Its Antecedents in the Context of Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL)
Notice bibliographique
Résumé
Offering great flexibility, information and communication technologies (ICTs) facilitate immediate communication and interaction in either hybrid instruction or online training. Computer-supported collaborative learning (CSCL), mediated by ICTs, have come a long way to be embedded in learning management systems (LMSs). In the context of CSCL, groups of participants are involved to collaborate or interact within the group or between the groups. Of interest, this study proposes a conceptual model integrating Biggs’ Presage, Process, Product (3P) model and Front-end Analysis (FEA) to explore determinants of distributed cognition in CSCL. This study affirms that (1) the presage factors (i.e., learner attributes, instructional attributes, contextual attributes have an influence on collaborative practice (CP); (2) the process factor, collaborative practice (CP), has an influence on distributed cognition (Dcog); and (3) participation is a mediator on learner attributes to collaborative practices. The finding lends support to the empirical study by conducting the Delphi technique for qualitative method and/or a large-scale survey for quantitative study. The findings are discussed and further studies are suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».